如何在dplyr中定義一個函數？

Question

我在R的dplyr包中創建了一個簡單的數據透視表。這是我的工作示例：

library(dplyr)
mean_mpg <- mean(mtcars$mpg)

# creating a new variable that shows that Miles/(US) gallon is greater than the mean or not

mtcars <-
mtcars %>%
  mutate(mpg_cat = ifelse(mpg > mean_mpg, 1,0))

mtcars %>%
  group_by(as.factor(cyl)) %>%
  summarise(sum=sum(mpg_cat),total=n()) %>%
  mutate(percentage=sum*100/total)

現在，我想編寫一個函數來重用這段代碼：

get_pivot <- function(data, predictor,target) {
  result <-
    data %>%
    group_by(as.factor(predictor)) %>%
    summarise(sum=sum(target),total=n()) %>%
    mutate(percentage=sum*100/total);

  print(result)
}

但是我收到以下錯誤：

is.factor（x）出錯：找不到對象'cyl'

我也試過了

get_pivot(mtcars, "cyl", "mpg_cat" )

但它不起作用。

我該怎么辦？

Answer 1

如果您擁有最新的rlang庫更新v0。4。0（2019年6月），則可以使用雙花括號{{ }} （又名“卷曲”）來更輕松地使用dplyr進行編程。

# Note: needs installation of rlang 0.4.0 or later
get_pivot <- function(data, predictor,target) {
  result <-
    data %>%
    group_by(as.factor( {{ predictor }} )) %>%
    summarise(sum=sum( {{ target }} ),total=n()) %>%
    mutate(percentage=sum*100/total);

  print(result)
}

# Edit -- thank you Rui Barradas
> get_pivot(mtcars, cyl, mpg_cat)
# A tibble: 3 x 4
  `as.factor(cyl)`   sum total percentage
  <fct>            <dbl> <int>      <dbl>
1 4                   11    11      100  
2 6                    3     7       42.9
3 8                    0    14        0  

這是必需的原因是dplyr和其他tidyverse包使用“非標准評估”，就像你遇到一些基本R函數，如lm(mpg~factor(am),data=mtcars) 。 這種做法通常使“交互式”代碼更短，更簡單，更易於閱讀，但代價是使編程更復雜。 在這種情況下， {{ }}運算符用於將您指定的列傳輸到函數的上下文中。

https://www.tidyverse.org/articles/2019/06/rlang-0-4-0/